Zhejiang Üniversitesi'nden Profesör Xiong Rong: İnsansı Robot Araştırmaları için Üç Anahtar Teknoloji CCF-GAIR 2018
Leifeng.com'un notu: 2018 Küresel Yapay Zeka ve Robotik Zirvesi (CCF-GAIR) Shenzhen'de düzenlendi. Zirveye Leifeng.com ve Hong Kong Çin Üniversitesi (Shenzhen) ev sahipliğinde Çin Bilgisayar Topluluğu (CCF) ev sahipliği yaptı ve Baoan Bölge Hükümeti'nden güçlü rehberlik aldı. Yerli yapay zeka ve robotik, akademi, endüstri ve yatırım olmak üzere üç ana alanda üst düzey bir değişim etkinliği olup, yerli yapay zeka alanında en güçlü sınır ötesi değişim ve işbirliği platformunu oluşturmayı amaçlamaktadır.
CCF-GAIR 2018, 1 ana mekan ve 11 özel oturum (biyonik robotlar, robotik endüstrisi uygulamaları, bilgisayarla görme, akıllı güvenlik, finansal teknoloji, akıllı sürüş, NLP, AI +, AI çipleri, Zengin IoT platformu (yatırımcılar), endüstri, eğitim ve araştırmanın çeşitli boyutlarından üç sektörden katılımcılara daha ileriye dönük ve pratik bir konferans içeriği ve yerinde deneyim kombinasyonu sunmayı amaçlamaktadır.
Konferansın ertesi günü, biyonik robot forumunda, Zhejiang Üniversitesi Akıllı Sistemler ve Kontrol Enstitüsü Robotik Laboratuvarı yöneticisi Profesör Xiong Rong, "İnsansı Robotların Anahtar Teknolojileri Üzerine Araştırma" başlıklı bir açılış konuşması yaptı.
İnsansı robotların üç avantajından bahsetti:
-
İnsan-bilgisayar etkileşiminde kabul edilmek daha kolay
-
İnsan yaşam ortamı için daha uygun
-
İnsan araçlarını kullanmaya daha uygun
İnsansı robotlar üzerine yapılan araştırmalar, önce insan kollarının işlevini simüle ederek geçen yüzyılın ortalarına kadar izlenebilir ve ardından iki ayaklı robotlar üzerine araştırmalar başladı. Zhejiang Üniversitesi, 2006 yılında insansı robotlar üzerine araştırmalara başladı. 2011 yılının Ekim ayında, masa tenisi oynayabilen insansı bir robot çıkardılar Bu robot, dış görüş yoluyla topu tanıyıp yerini tespit ediyor ve yörüngeyi hassas bir şekilde takip ediyor. Bu yılın başında, ekipleri de büyük ilgi gören dört ayaklı biyonik robot "Jueying" i piyasaya sürdü.
Şu anda, yenilikçi esnek biyonik mekanizma, antropomorfik hareket planlaması, dinamik denge kontrolü gibi robotun yüksek hassasiyetli kontrolü etrafında bir dizi çalışma gerçekleştirmişlerdir.Ardından, tekerlekli mobil robot üzerinde bir dizi araştırma ve ayak çalışması yapmayı düşünüyorlar. Ayak robotlarının kombinasyonu akıllı hareketi gerçekleştirir.
Aşağıda Profesör Xiong Rongun konuşmasının orijinal metni bulunmaktadır.
İnsansı robotlardaki son çalışmalarımızı ve ilerlememizi tanıtmak için böyle bir fırsata sahip olduğum için çok mutluyum. İnsansı robot, insanların biçimini ve işlevini simüle eden bir makinedir ve çeşitli robotlar arasında popüler hayal gücüne en uygun olanı olabilir.
Bu robotun insan benzeri görünümü ve işlevleri birçok avantaja sahiptir: Birincisi, insan-bilgisayar etkileşiminde, görünüşleri insanları kabul etmeye ve onlarla diyalog kurmaya daha istekli kılar; ikincisi, insanların iki ayaklı yürüme yeteneğini simüle etmektir. , İnsan ayaklarının, kapalı merdivenler ve düzensiz dış ortamlar da dahil olmak üzere çeşitli farklı arazilere çok esnek bir şekilde uyum sağlayabildiğini biliyoruz; üçüncüsü, insan benzeri kollar ve eller aracılığıyla insan kollarının ve ellerinin taklididir. Robotların, insanlar tarafından kendileri için tasarlanan araçlara uyum sağlamasını kolaylaştırın.
Japonya, Japonya, Amerika Birleşik Devletleri ve Almanya'daki Fukushima nükleer enerji santrali olayı sırasında, hepsi vanayı kapatmak ve içerideki durumu tespit etmek umuduyla oraya robotlar gönderdi. Tüm paletli robotların gönderilmesi üzücü bir durumdu. Belli bir tırmanma kabiliyetine ve engebeli zemine uyum yeteneğine sahip olmalarına rağmen, görev yürütme sürecinde başarısız oldular.
Bu nedenle, 2012'de Amerika Birleşik Devletleri'ndeki DAPRA, robotun kaza yerine gitmesini, arabadan inmesini ve kapanmak için valfi bulmasını gerektiren Robotik Mücadelesi yarışmasını başlattı. Robotun duvarları aşmak için bariyeri kıran aletler bulabilmesi, harap olmuş alanı geçebilmesi ve merdivenleri tırmanabilmesi gerekir. Böyle bir dizi görevi tamamlamak için insansı görünüm en uygun olanıdır, bu nedenle temelde tüm katılan ekipler insansı robotları kullanır. En iyi sonuçları alan takımlar, düz zeminde çalışırken koşu verimliliklerini ve dengelerini artırmak için bir hibrit spor modunu da birleştirdi. İnsansı robotlar doğaları gereği kararsız sistemler oldukları için düşmeye meyillidirler ve çok zordur.
Robotlar üzerine yapılan ilk araştırmalarda, insanlar üzerindeki araştırmalar birbirinden ayrılmıştı. Birincisi, endüstriyel robotlar gibi bir dizi uygulama sistemi oluşturan insan kolu işlevini simüle etmektir. İnsan ayaklarını simüle eden ilk robot 1969'da çıktı. Japonya'daki Waseda Üniversitesi'nden Ichiro Kato tarafından araştırılan robot, hidrolik basınçla çalıştırıldı, kontrol edildi ve vücut dışında çalıştırıldı ve yavaş yürüdü.
1990'larda Japonya Honda, 2000 yılında 3 km / s yürüme hızına ulaşan Asimo robotunu geliştirdi. Japonya, Almanya, Güney Kore, Çin ve Amerika Birleşik Devletleri'nin yanı sıra insansı robotlar üzerine araştırmalar yapmışlardır.Bunlardan en ünlüsü 9 km / s hızla insansı yürüyüşe ulaşabilen Asimo robotudur. Diğeri, dışarıdaki düzensiz zemine uyum sağlayabilen ve antropomorfik ters takla atabilen Atlas.
İnsansı robotların gereksinimleri esnek, hızlı, kararlı, enerji açısından verimli (yani, düşük enerji tüketimi) ve kademeli olarak akıllı işlemlerle birleştirilmiştir. Bu araştırma hedefleri etrafında, ilgili araştırma içeriği, biyonik mekanizma tasarımı, ortak tahrik tasarımı, vücut eklemlerinin koordineli hareket planlaması, düzensiz zeminde dış kuvvet bozukluğu altında kontrol, akıllı operasyon, akıllı hareket vb.
Zhejiang Üniversitesi, insansı robotlar üzerine araştırmalara 2006 yılında başladı ve 2008'den 2011'e kadar ulusal 863 anahtar projesini üstlenmekten onur duydu. Doğası gereği böyle dengesiz bir sistemle karşı karşıyayız ve dinamik masa tenisi topuyla çevrimiçi, hızlı ve sürekli olarak etkileşime girebilmemiz gerekiyor. Bu işte çözülmesi gereken ana şeyler insansı robotun hızlı ve esnek hareketi, tüm vücudun koordineli hareket planlaması ve kolun ivmesinin çok büyük olduğu, vücuttaki tepki kuvvetinin çok büyük olduğu ve ayakların destek kuvvetinin küçük olduğu durumdur. Ardından, denge kontrolü sağlayın.
Ekim 2011'de, 1.65 metre boyunda, 56 kilogram ağırlığında ve 30 derece serbestliğe sahip insansı bir robot çıkardık.Bu robot, dıştan görerek topu tanıyıp yerini tespit ediyor ve hassas yörünge takibi yapıyor. Görsel tanıma tahmin süresi hatası 4 milisaniye içinde ve mesafe hatası 1 cm içindedir. Kol hızı nispeten hızlıdır, önden ve arkadan şutları değiştirebilir ve ayrıca farklı top hızlarına (3 m / s'den 12 m / s'ye) uyum sağlayabilir.
Onu piyasaya sürdükten sonra büyük ilgi gördük.Laboratuvarımıza onunla savaşmak için gelen ilk yaşlı adam Shandong Weihai'dandı. İlk başta pek ikna olmadı ve bu robotla bir saatten fazla savaştı.
Ayrıca çift robotlu bir fikir tartışması da yaptık. Bir insan tartışmasına kıyasla, çift robotlu bir fikir tartışması daha basittir.İnsanlar ileri geri gidebilir, hızlı ve yavaş olabilir ve robotlar oynarken hareket edemez.
Bazı ülkelerde de sergilere katıldık, Associated Press, Reuters ve US Geographic Kanalı bizim için özel raporlar hazırladı. O zaman tamamladığımız teknoloji, hareketli hedeflerin tanınması ve tahmin edilmesini, robotun hareket sırasında top ve masa ile ilişkisini nasıl belirlediğini ve gerçek zamanlı kendi kendine konumlandırmayı içeriyordu. Ayrıca, hafiflik, güçlü sertlik ve hızlı hızın nasıl elde edileceği, robotun kontrol yanıtı yeteneğinin nasıl iyileştirileceği, çok eklemli hareket planlama yeteneği ve kararlı denge kontrolü de vardır.
İnsansı robotlar iyi bir teknoloji platformudur ve içindeki görsel tanıma, kol planlama ve kendi kendini dengeleyen teknolojilerin tümü farklı sistemlere genişletilebilir.
Elbette burada hala birçok sorun ve pişmanlık var. Birincisi, bacak ve ayak hareketi açısından, hızımız hala nispeten düşük, bu da uluslararası üst düzeyden çok uzak; kararlılık ve uyumluluk da nispeten zayıf. Zemin düz değilse veya yürüme sırasında birisi onu iterse, robot çok Düşmesi kolay. İkincisi, birçok insan bize robotun masa tenisi oynayıp oynayamayacağını soruyor, düşük hızda dönebiliyor ama yüksek hızda dönerse tahmin hatası çok büyük olacak. Üçüncüsü, robot temelde sabit bir masa ortamındadır ve karmaşık bir ortamda henüz akıllı bir hareket sağlamamıştır. 2012 yılından bu yana ilk iki konuda araştırma yapıyoruz ve şimdi üçüncü konu üzerinde çalışıyoruz.
Bacak ve ayak hareketi açısından, esas olarak bilinmeyen zemin ve dış kuvvet rahatsızlıklarına uyum sağlama yeteneğini geliştiriyoruz.Ayrıca robotun yürüme hızından koşma ve zıplamaya geçerek yürüme hızını artıracağını umuyoruz.
Önceki sistemin zayıf uyarlanabilirliğinin temel nedeni, mekanik yapımızın yeterli sertliğe sahip olmasını ve hareket modelinin yeterince doğru olmasını gerektiren yüksek hassasiyetli bir konum kontrol yöntemini benimsemiş olmamızdır. Bu rijit yapı, yer reaksiyon kuvvetinin doğrudan robotun gövdesine iletilmesine izin verir ve bu da kararsız olmayı çok kolaylaştırır. Ayrıca böylesine karmaşık bir sistemi doğru bir şekilde modellemenin zor olduğunu biliyoruz. ZMP modeline olan bağımlılık nedeniyle, büyük bir destek alanı gerektirdiğini ve kontrolünün entegre edilmesinin zor olduğunu gördük.
İnsanların bunu nasıl yaptığına bir göz atalım. Hayvan hareketinin temeli kuvvet tarafından kontrol edilir. İnsan yürüyüşü katı bir görev değildir. Pek çok esnek tendon, bağ ve omurga yürüyüşümüzde çok önemli bir rol oynar.
Bu nedenle, bu analiz kapsamında, 2012'de yüksek hassasiyetli konum kontrolü fikrini tamamen terk etmeye, yeni nesil insansı robotlar yapmak için esnek tork kontrolünü kullanmaya ve esnek biyonik mekanizmalar, insan gücü kontrollü hareket planlamasının simülasyonu üzerine araştırmalar yapmaya başladık ve Hareket dinamik denge kontrolü, dengeyi artırır, koşma ve zıplama hareketini gerçekleştirir ve enerji tüketimini etkili bir şekilde azaltır.
1991 yılında Pratt tarafından önerilen SEA bağlantılarını burada kullandık.
Esas olarak, eklemin elastik gereksinimlerine göre esnek bir şekilde ayarlanabilen ve eklem içine gömülebilen yeni bir düzlem burulma yayı tasarladık. Ortak tasarım temelinde, özellikle yük ve faz değişimi adaptasyonunu iyileştirmek için, konum ve hız kontrolü için tork kontrolü temelinde sinir ağı ve Kalman filtre yöntemi ile birlikte karışık kuvvet ve konum kontrolü yaptık.
İnsan bacaklarını taklit eden tek bacaklı bir robot tasarlıyoruz, baldır ve uyluk eklemlerindeki elastik ünitelere ek olarak, insan tendonlarını simüle etmek için yaylar ekleniyor, zemine etkiyi azaltıyor ve eklem işçiliği ihtiyacını azaltıyor.
İlk önce tek bacakla atlamayı fark ettik ve burada insanların hareket etme şeklinden öğreniyoruz. İnsan hareketi için, veri toplama ve analizi için bir hareket yakalama aracı kullanıyoruz. İnsanlar egzersiz yaptığında, her eklemin koordinasyonunun belirli bir kanunu olduğunu gördük. Atlarken, iniş sıkıştırma ve iniş ekstansiyonu sırasında diz ve ayak bileği eklemlerinin açısal hızları zıttır. İnsanların özelliklerini simüle ediyor ve enerji tüketimini azaltmak için her eklemin esnekliğine uyacak en iyi enerjiyi kullanıyoruz. Yörüngeyi planlarken, enerji tüketimini ve tutum dengesini de hesaba katıyoruz. Orijinal yörünge nispeten mekaniktir ve optimizasyondan sonra doğal olarak antropomorfik bir bacak geri çekme hareketi oluşturur.
2014 yılında gerçekleştirilen tek bacaklı zıplayan robot aşağıdadır. Zıplama yüksekliği o zaman yapılan en iyi ETH'yi aşan 35 cm'dir İnsan 0,2'dir Tek bacakla 0,29 başardık.
İki ayağın hareketini tek ayak bazında inceledik. Ayrıca, vücut gövdesini kontrol etmek için sanal modeli kullanıyoruz, çünkü insanlar genellikle yürüyüş sırasında gövdelerini kontrol ediyorlar ve gövdenin kontrolüne bağlı olarak bacak hareketleri üretiyorlar. Bu aynı zamanda dünyada yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir.İnsan hareket özellikleri, hız ve adım uzunluğu arasındaki ilişkiyi, engebeli zemin ve harici kuvvet bozukluklarına uyum sağlamak için daha da entegre ediyoruz.
Yer impuls modelini kuvvet kurallarına göre kullanır, impuls profilini simülasyon yoluyla elde ederiz ve ardından fiziksel robota genişletir, impuls profilini ayarlamak için robot öğrenme yöntemini kullanır ve hareket sırasında impuls profilini izleriz.
Dinamik denge kontrolünde ana görevlerimizden biri, dinamik model parametrelerinin çevrimiçi olarak tanımlanmasıdır.
Robotun özellikleri hareket sırasında sürekli değiştiğinden, bu küçük değişiklikler kontrol üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir ve ayrıca çalışma sırasında kalite değişiklikleri de üretebilir. Buna dayanarak, kalite değişikliklerine ve harici kuvvet bozukluklarına uyum sağlamak için dinamik model parametrelerinin çevrimiçi tanımlamasını yaptık.
Çoklu model füzyonun esnek denge kontrolünde CP noktası + volan modeli + sanal kuvvet kontrolü yöntemini benimsiyoruz.Dış kuvvet bozukluğu olduğunda, ayak bileği eklemi ve vücut eklemi ile denge sağlanır ve hareket sırasında adım atma stratejisi benimsenebilir. Dengeye ulaşın.
Son olarak, koşma ve zıplama sürecinde denge kontrolünün nasıl sağlanacağı bu yöntem daha karmaşıktır ve burada genişletilmeyecektir.
Önceki nesil ile karşılaştırıldığında, uyguladığımız iki ayaklı insansı robot, önceki nesilden daha hızlı, 3,6 km / saate ulaşıyor.Yürümede koşu ve atlama modunu entegre ederek, iç ve dış yürüyüşleri gerçekleştirebiliyor.Robot, artık tamamen kör yürüyüş yapıyor. Ayarlanırsa yön bozulur Esnek kontrol yöntemlerimiz vardır, yoldan saptığında insanlar onu doğru yola geri çeker.
Bu süreçte, dört ayaklı robotlar geliştirmek için şirketlerle de işbirliği yaptık ve bu yıl Bahar Şenliği öncesinde Köpek Yılını kutlamak için piyasaya sürdük. Birbirine benzeyen birçok temel yöntem ve ilke vardır, ancak bunlar özel uygulama tasarımında farklıdır. Bu robot, 6 km / s'lik bir yürüme hızına ulaşabilir ve engebeli zemine, kar ve buza uyum sağlayabilir. İnsanlar anlamaya çalıştıklarında düşmeyecek, tabii çok çabalarsa düşecek. SpotMini de bu alanda araştırmalar yaptı.Spor esnekliği açısından SpotMini çok iyi bir iş çıkardı.
Yüksek hızlı dönen masa tenisinde doğru tahmin ve sportif karar alma çalışmaları yaptık. Havacılıkta uzay çöplerini yakalamak zordur çünkü bu bir yuvarlanan hedeftir Model çok karmaşıktır Önceden elde edemediğimiz ve gözlemlemesi zor olan birçok miktar vardır. Bu araştırmayı yapmak için benzer bir nesne olarak dönen uçan masa tenisi topunu kullanıyoruz. Topun üzerindeki doğal işaretleri tanıyor, buluyor ve izliyoruz, verilere uyuyoruz, dönüş yönünü ve dönüş hızını hesaplıyoruz ve dünyada ilk kez yüksek hızlı dönen masa tenisinin doğru tahminini ve vuruşunu gerçekleştirdik.
Bu temelde, topun üzerindeki işarete değil, dönen uçuş yörüngesini tahmin etmek için uzay uçuşu konumuna baktık. Bu, uçuş modelinin ve çarpışma modelinin doğru modellememize dayanır. Orijinal ayrık modeli değiştirdik, sürekli bir model türettik ve ardından modelin katsayılarını elde etmek için makine öğrenimi yöntemlerini kullandık. 700'den fazla top için tahminin doğruluğu (5 cm içinde)% 95,55'e ulaştı.
Şimdi, pekiştirmeli öğrenmeye dayalı olarak topun geri dönüş kararını veriyoruz.
Bir sonraki adımda, işin bu yönlerine ek olarak, orijinal tekerlekli mobil robot üzerinde bir dizi teknolojiyi de (çevre algılama, geniş ölçekli çevre haritası yapımı, haritadaki çeşitli engellerin belirlenmesi, robot navigasyonu, konumlandırma) düşünüyoruz. Bacak-ayak robotu ile birleştirildiğinde, ortamda akıllı hareket gerçekleştirir.
Bu benim tanıtımım için. Herkese ve ayrıca ekibime teşekkür ederim.
